Tip-Adapter 的整体网络结构如下图 1 所示,对于给定的 few-shot 训练数据集和标签,我们借助 CLIP 通过一个非训练的方案来构建一个缓存模型(Cache Model),它存储了来自下游训练数据的分类知识;在测试时,Tip-Adapter 通过将 Cache Model 的预测和原始 CLIP 的预测进行线性加和,来得到更强的最终分类结果。 详细的...
Tip-Adapter 的整体网络结构如下图 1 所示,对于给定的 few-shot 训练数据集和标签,我们借助 CLIP 通过一个非训练的方案来构建一个缓存模型(Cache Model),它存储了来自下游训练数据的分类知识;在测试时,Tip-Adapter 通过将 Cache Model 的预测和原始 CLIP 的预测进行线性加和,来得到更强的最终分类结果。 详细的...
作者认为在这些更难的数据集做few-shot可能比zero-shot更好。 (二)few-shot与zero-shot的对比 few-shot:训练好模型以后,把这个模型的参数冻住,只从里面去抽特征做Linear probe。那既然你是 Linear probe,你需要训练最后那个分类头的,所以你就需要下游数据集里有这种有标签的数据,这个就算是 few shot。 (三)Re...
其次,紫色曲线表示对Clip模型中的图片编码器进行few shot的linear probe。观察到当训练样本数量为1个、2个或4个时,这种使用训练样本的few shot方式甚至不如直接使用Zero Shot的Clip。这再次证明了用文本引导多模态学习的强大性质。最后一个观察是随着训练样本数量的增加,Clip进行few shot学习的模型效果逐渐提升。它不仅...
CLIP自2021年被提出以来一直是多模态领域研究的热点,结合对比学习和prompt这两种方法,利用文本信息进行图像的无监督训练,实现zero-shot的图像分类,也可以被应用到图片文本匹配等多模态任务中。CLIP Models are Few-shot Learners这篇文章对CLIP进行了更加深入的探索,包括如何利用CLIP通过zero-shot、few-shot的方式解决VQA...
Tip-Adapter 的整体网络结构如下图 1 所示,对于给定的 few-shot 训练数据集和标签,我们借助 CLIP 通过一个非训练的方案来构建一个缓存模型(Cache Model),它存储了来自下游训练数据的分类知识;在测试时,Tip-Adapter 通过将 Cache Model 的预测和原始 CLIP 的预测进行线性加和,来得到更强的最终分类结果。 详细的...
Not All Features Matter: Enhancing Few-shot CLIP with Adaptive Prior Refinement 并非所有功能都很重要:通过自适应先验细化增强少样本 CLIP 对比语言图像预训练(CLIP)的流行推动了其在各种下游视觉任务中的应用。为了提高下游任务的能力,小样本学习已成为一种广泛采用的技术。然而,现有方法要么表现出有限的性能,要么...
研究者在全样本(Fully-supervised)、少样本(few-shot)和零样本(zero-shot)上验证了方法的性能。 在Kinetics-400 上的实验如下表 1 所示,可以看出X-CLIP 在 FLOPs 更小的情况下领先于其它方法,这得益于提出的视频编码器的高效性。当和其它使用互联网(Web)规模数据预训练的模型比较时,本文的方法依然有性能优势,...
本文提出了 Tip-Adapter,一种可以免于训练的将 CLIP 用于下游 few-shot 图像分类的方案。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/2207.09519.pdf 代码链接:https://github.com/gaopengcuhk/Tip-Adapter 一.研究背景 对比性图像语言预训练模...
当K<10时,该任务被称为few-shot classification learning。相应地,对于K=1,我们称之为one-shot classification learning。如果我们使用所有可用的数据,这就是一个完全有监督的模型(老式的方法)。 图2:带有特征提取的图像分类(图片来自本文作者) 注意上文的关键词 “有监督的”——分类器应该事先知道类别标签。使...